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本帖最后由 XM666 于 2024-7-9 09:41 编辑
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; d9 ^. L! \/ j# @1.资料名称： 2023-2001年上市公司违约概率风险EDF
6 ]0 d8 p0 J7 z; _9 F2 D% h2.计算说明：本文参考《金融研究》许红梅（2020）老师的做法，首先，本文采用Bharath and Shumway（2008）提出的Naive模型估计违约概率（EDF）作为违约风险的替代变量。其次，本文还考虑了上市企业的事后违约概率。本文以企业上年度短期借款（包括一年内到期的长期借款）与当期偿还借款额度（对应现金流量表中“偿还债务所支付的现金”）的差额来衡量公司是否按期偿还了借款。我们设置虚拟变量Violate表示企业事后违约概率。当该差额大于零时，表示企业没有按期偿还借款，变量Violate取1，表示企业违约；否则取0，表示企业没有违约1。具体的大家可以看一下参考文献，与文献一致！
8 R, {( U, S2 o: Z3.数据范围：3.3万个样本，3920家企业，包括原始数据、计算代码和计算结果，大家可以验证一下确保准确性！9 m0 w1 f% A6 |) }- D; i! z
4.参考文献：
3 x% H2 q1 u. ^5 u- D) ~[1]许红梅,李春涛.劳动保护、社保压力与企业违约风险——基于《社会保险法》实施的研究[J].金融研究,2020(03):115-133.1 p4 k8 M* e- O2 N7 |$ P
[2]Bharath S T , Tyler S . Forecasting Default with the Merton Distance to Default Model[J]. The Review of Financial Studies, 2008(3):3.
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: E K9 X- B+ z4 l3 [2 Y* C+ k) |, g- T' C1 q& T. m- ^
2022年数据也是我整理的，无售后问题确保准确性，大家可以看一下！4 k- E( Y1 y7 D2 p
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https://www.caomeikeyan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=28713 p6 ^3 m' o; ]
(出处: 草莓科研服务网——中国专业社科交流平台)
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发表于 2022-11-18 08:47:40
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